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Projets

L’émotion à partir du signal brut

CNN-n-GRU et les études associées relient les motifs acoustiques locaux aux dépendances temporelles.

Chaîne CNN-n-GRU : signal brut, convolutions et sous-échantillonnage, agrégation moyenne adaptative, couches entièrement connectées et GRU empilés, puis sortie émotionnelle softmax.
CNN-n-GRU apprend les structures acoustiques locales et les dépendances temporelles à partir du signal brut.Alaa Nfissi and coauthors · cnn-n-gru

Planche de recherche

CNN-n-GRU apprend les structures acoustiques locales et les dépendances temporelles à partir du signal brut.

En cours

Ce dossier réunit l’article initial sur CNN-n-GRU, l’étude ultérieure en revue et les travaux présentés à ICSC sur les états émotionnels dans des appels à une ligne d’aide. Les couches convolutives apprennent des représentations acoustiques et les unités récurrentes à portes en modélisent l’évolution temporelle.

Les articles portent sur des jeux de données et des évaluations distincts. Les résultats doivent être lus dans ces conditions ; le code est proposé pour l’étude et la reproductibilité.

Axes de recherche

  1. 01

    Programmes de recherche

    Parole, émotion et contexte humain

    Apprendre à partir de la parole en tenant compte de la personne, des conditions d’enregistrement et des limites de l’interprétation.

Relations de recherche

  1. L’émotion à partir du signal brut documente From unaltered raw waveform to emotion: Synergizing convolutional and gated recurrent networks for holistic speech emotion analysis.

    Ce dossier rassemble cette étude et les méthodes et logiciels associés.

    Source ↗

  2. L’émotion à partir du signal brut documente Unlocking the Emotional States of High-Risk Suicide Callers through Speech Analysis.

    Ce dossier rassemble cette étude et les méthodes et logiciels associés.

    Source ↗

  3. L’émotion à partir du signal brut documente CNN-n-GRU: end-to-end speech emotion recognition from raw waveform signal using CNNs and gated recurrent unit networks.

    Ce dossier rassemble cette étude et les méthodes et logiciels associés.

    Source ↗

  4. Parole, émotion et contexte humain explore L’émotion à partir du signal brut.

    CNN-n-GRU et les études associées relient les motifs acoustiques locaux aux dépendances temporelles.

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